AI画像の生成にはどれくらい時間がかかるのか？解説

悪名高いモナ・リザ、システィーナ礼拝堂の天井画、フェルメールの真珠の耳飾りの少女、そしてゴッホの星月夜は、いずれも傑作である。.

しかし、かつては一つ一つが数か月、あるいは何年もかけて専念して取り組む必要があった。.

AI画像の生成にはどれくらい時間がかかるのか？解説AI画像の生成にはどれくらい時間がかかるのか？

デジタル時代が到来し、PhotoshopやIllustrator、Corel Painterといったツールによって、作業期間は数ヶ月から数時間へと短縮された。.

今、私たちは最も先進的な時代に生きている。AIアート生成の時代である。.

今日では、プロンプトと少しのノウハウさえあれば、誰でも数秒で画像を生成できる。.

しかし、かつて巨匠が数年かけて作り上げたものをAIが数秒で生み出せるなら、AI画像の生成にはどれほどの時間がかかるのだろうか？

そして、秒と世紀を比較するとき、その違いは果たして意味があるのだろうか？

このブログでは、AI画像生成とは何か、主要ツールにおける平均生成時間、速度に大きな差が生じる理由、そして画像が表示される速さに影響を与える主な要因について解説します。.

さらに、AI生成を高速化する実践的なコツ、プロがワークフローを最適化する方法、そしてAI検出ツールが画像の生成速度よりもさらに速く検証を行う方法も発見できるでしょう。.

さあ、飛び込もう。

要点

AI画像の生成には通常1～60秒かかり、プロ向けツールの多くは1枚あたり平均10～30秒を要します。.

リアルタイムツールは1秒未満で画像を生成できる一方、Midjourneyのような芸術的プラットフォームは高品質な結果を得るために30～60秒を要する。.

解像度を高くすると生成速度が低下し、70～80%の追加時間がかかります。.

ハードウェアが重要だ：RTX 4090なら1分間に約75枚の画像を生成できるが、RTX 3060では1枚あたり10～15秒かかる。.

複数の主題や詳細を含む複雑なプロンプトは、30～50%の追加時間を要する場合があります。.

速度は2022年比で120倍向上し、画像1枚あたり60～90秒かかっていた処理が、最速ツールでは1秒未満となった。.

AI画像生成とは？

AI画像生成とは、テキストプロンプトやランダムノイズ、その他の入力から新しい画像を作成することを意味します。生成は編集とは異なります。.

編集では、既存の画像を基に、元の状態を損なわずに特定の要素を調整します。.

例えば、こうだ： 写真を撮影し、ベースとなる画像を保持したまま、例えば車の色を赤から青に変更するといった調整を行います。PhotoshopのAIツールやGoogleのGemini 2.5 Flash Imageといったソフトウェアは、こうした編集を専門としています。.

画像生成では、視覚的要素を一から構築します。.

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例えば、こうだ： AIに「夕焼けの草原を駆け抜けるゴールデンレトリバー」を生成させると、何もないところからシーン全体を構築する。DALL-E、Midjourney、Nano Bananaといったツールは、この種のオリジナルコンテンツ生成に焦点を当てている。.

AI画像を生成するのにどれくらい時間がかかりますか？

AI画像生成ツールは、ツールや設定、解像度によって異なりますが、1枚の画像を生成するのに1秒未満から60秒程度を要します。.

平均発生時間

最新のAI画像ツールは数年前よりもはるかに高速です。.

ほとんどのプロ向けプラットフォームは、標準的な1024×1024ピクセルの画像を5～30秒で生成する。これは2022～2023年当時、基本的な画像でさえ60～90秒を要していた状況から大幅な改善である。.

2024年から2025年にかけての実地試験により以下のことが示された：

カテゴリー	ツール／例	画像あたりの時間	備考
リアルタイム生成	FLUX Schnell, SDXL-Lightning	0.5～1秒	インタラクティブなワークフロー；結果をほぼ瞬時に確認可能
高速プロフェッショナルツール	Stable Diffusionのバリエーション、Google Imagen 4 Fast	2～7秒	速度と品質のバランス
ハイファイ・プラットフォーム	DALL-E 3、Leonardo.ai	10～20秒	迅速な対応と洗練されたビジュアルに注力する
芸術的指導者	旅の途中	30～60秒（4バリエーション）	同時に4枚の画像を生成します。1枚あたり約7～15秒で効果的に処理します。
クラウドサービス	あらゆるツール	+2～5秒の遅延	ハードウェア要件を排除、わずかなネットワーク遅延

速度が変動する理由

AI画像生成の速度は、主に3つの要因によって異なります。.

モデルタイプ／アーキテクチャ

異なるAIモデルはそれぞれ異なる方法で画像を生成するため、その処理速度に直接影響します。.

モデルタイプ／アーキテクチャ	仕組み	速度／歩数
拡散モデル（Midjourney、DALL-E、Stable Diffusion）	“ランダムノイズを段階的に除去し、完全な画像を形成する	20～50歩。50歩 ≈ 20歩の2.5倍の長さ
シングルステップモデル（SDXLターボ）	蒸留を用いて、より少ない工程で同等の品質を生産する	1～4ステップ。拡散モデルより30～40倍高速
GAN（StyleGAN）	敵対的ネットワークを用いて直接画像を生成する	極めて高速：画像1枚あたり0.1～0.3秒。顔など特定の領域に限定される
ハイブリッドシステム（FLUX）	トランスフォーマーベースのテキスト理解と最適化された拡散を組み合わせる	標準的な拡散法よりも高速かつ高精度

モデルサイズ

AIモデルのサイズは画像生成速度に影響します。SDXLのような大規模モデルは「処理能力」（26億パラメータ）が高く、より詳細で精度の高い画像を生成できますが、8億9000万パラメータのような小規模モデルに比べて処理時間が長くなります。.

テキスト理解／エンコーダ

SDXLのような一部の高度なモデルは、複雑なプロンプトをより正確に理解するために、追加の言語理解ツールを使用している。.

これにより少し時間がかかりますが、AIがあなたの説明により正確に合致する画像を生成するのに役立ちます。.

AI画像生成速度に影響を与える要因

AI画像生成の速度はいくつかの要因に依存します。実際のシナリオで異なるツールがどのように動作するか見ていきましょう。.

1. あなたが使用しているAIモデル

異なるAIプラットフォームは、速度やスタイルにおいて大きく異なる。.

旅の途中 7つのバージョンを経て進化してきた。.
- バージョン7（2025年6月）は画像を21～42秒で生成し、バージョン6より約20～40%高速です。1つのプロンプトにつき4つのバリエーションを生成します。.
DALL-E 2 および 3 完全にクラウド経由で動作する。.
- DALL-E 2はリリース時に12秒で画像を生成した
- DALL-E 3の平均処理時間は10～20秒で、複雑なプロンプトの場合、利用が集中する時間帯には最大45秒以上かかることがあります。.
安定した拡散 オープンソースのローカル生成をもたらした。.
- Leonardo.aiは、迅速なプロトタイピング、ゲームアセット、製品可視化を目的としてStable Diffusionを基盤に構築されており、標準的な生成には10～20秒を要します。.
アドビ・ホタル 商業安全に焦点を当てている。.
- イメージモデル5（2025年10月）は、モードと解像度に応じて10～25秒で画像を生成します。.
ナノバナナ（ジェミニ2.5） 編集に特化しており、完全な生成には向いていない。.
- 簡単な編集は数ミリ秒で完了し、複雑な複数画像の編集には2～5秒かかります。.

2. プロンプトの複雑性

プロンプトの詳細度合いは、AIアート画像の生成にかかる時間に直接影響します。.

例

長いプロンプトはより多くの時間を要します。. 追加の10語ごとに処理時間が5～8%増加します。被写体やスタイルが複雑なシーンでは、単純なプロンプトよりも30～50%長くかかる場合があります。.

明確で直接的な指示はより速い。. 「夕焼けの山岳風景」のような短い説明は、長くて会話調のリクエストよりも素早く生成される。.

抽象的または曖昧なプロンプトはモデルの処理速度を低下させます。. 「都市建築を通じて表現されるノスタルジアの感覚」のようなプロンプトは、より多くの解釈を必要とします。具体的なプロンプトの方が高速に生成されます。.
ネガティブプロンプトは追加の処理を必要とする。. 「ぼかしなし、歪みなし」といった指示は、AIが不要な要素を除去する必要があるため、5～10%の追加時間を要します。.

3. 解像度と画質設定

解像度が高いほど画像生成は遅くなります。なぜなら、大きな画像にははるかに多くのピクセルが含まれており、AIが細部まで埋めるために多くの処理を必要とするからです。.

AI画像を生成するのにどれくらい時間がかかるか尋ねられる際、解像度が最も大きな要因の一つです。.

512×512から1024×1024への変更はピクセル数が4倍になることを意味し、これにより処理速度が70～80%低下する可能性があります。.
- FLUX.1 Devのようなモデルは、512×512解像度で5秒かかる場合、1024×1024解像度では20秒かかる可能性があります。.
より大きなジャンプはさらに処理を遅くする。1024×1024 → 1920×1080（フルHD）では処理時間がほぼ倍増する。.
4K画像の処理には4分以上かかることが多く、GPUの負荷が高い場合、画質が低下することさえあります。.

ベストプラクティス

ほとんどの作業において	ソーシャルメディア向け	印刷用
1024×1024 または 1920×1080 が理想的なバランスです。.	1024×1024で十分すぎるほどです。.	フルHDで生成し、後でアップスケールする（Topaz、Let’s Enhance）。ネイティブ4Kで生成するよりも高速で画質も優れている。.

4. ハードウェアと演算能力

AI画像生成は主にGPUに依存します。高性能なGPUほど画像生成が高速になります。.

GPUパフォーマンス概要

ハードウェア	スピード	備考
RTX 4090 (24GB)	約75枚/分	最も高速なコンシューマー向けGPUの一つ
RTX 3060 (12GB)	10～15秒/画像	良い入門用オプション

例

RTX 4090は512×512の画像を1秒未満で処理できる一方、RTX 3060では同じ処理に10秒かかる場合がある。.

その他のハードウェア要因（クイックビュー）

コンポーネント	影響	その意味
CPU	低い	現代のCPUならどれでも動作する。GPUが重い処理を担う。.
RAM	ミディアム	GPUのVRAM容量の2倍を使用してください（例：24GB GPU → 48GB RAMが理想）。.
ストレージ	低い	NVMe SSDはモデルの読み込みを高速化するが、生成速度は向上しない。.

ローカル vs クラウド（簡易版）

オプション	強さ	弱さ
ローカルGPU	高速、プライベート、月額費用なし	初期費用が高い
クラウド	ハードウェアは不要です	より高価な長期

例

クラウド上のMidjourney：10～30秒/画像
ローカルRTX 4090: 1～5秒/画像

ボーナスだ： 画像がAIによって生成されたかどうかを確認したい場合（モデル、速度、設定に関わらず）、信頼できるAI画像検出ツールを使用してください。.

これらのツールは、パターン、テクスチャ、不整合を分析し、画像が人間によって作成されたものかAIによって生成されたものかを推定します。.

トゥルースキャンこれらの隠されたAIの痕跡を検出することを専門としています。.

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プロユーザーが画像生成を待つ時間

繰り返しになりますが、AIが画像を生成するのにかかる時間は、そのAIの画像生成能力のレベルと、使用しているツールによって異なります。.

ここでいくつかのシナリオを見てみましょう。.

ユーザーが高性能GPU（RTX 4090）で低解像度（512×512）の下書きを少ない推論ステップ数で行っている場合、生成には5～10秒かかります。.
ユーザーが本番品質の1024×1024画像を生成する場合、1画像あたり10～30秒を想定してください。.
ユーザーが複数の入力データを用いた高精細画像、アップスケーリング、または精緻化処理を作成する場合、生成には2～5分を要することがあります。.
クラウド優先アクセス（例：ChatGPT Plus）を利用する場合、待機時間は10～30秒に短縮されます。無料プラン利用者はピーク時に30～60秒の待機が発生する可能性があります。.

低ステップのドラフト（20～30）を行う場合、生成は高速である。高品質を求める場合は高ステップの最終版（50以上）を用いる。.
低解像度から始めて後でアップスケールする場合、ワークフローはより速く効率的になる。.
キャッシュ技術（DeepCache／ベクトルデータベース）を使用する場合、GPU演算性能は20～30%低下する可能性がある。.

画像を大量に作成する企業にとって、, トゥルースキャンこれは優れたツールです。ブランド、マーケティング、または製品イメージを正確かつ信頼性の高い状態に保つのに役立ちます。.

TruthScanを使用すると、時間を節約でき、ミスを防ぎ、一度に多くの画像を簡単に管理できます。.

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AI画像生成を高速化する方法

AI画像の生成にはどれくらい時間がかかるのか気になっていて、もっと速くしたいですか？

AI画像生成を高速化する主な方法は3つあります。.

3つすべてを組み合わせて使用することも、ワークフローに最も適したものから始めることもできます：

一括画像生成ツールを使用する
- ComfyUI、Automatic1111、RunPod、Basetenなどのツールを使えば、100枚以上の画像を一度に生成できます。.
ハードウェアをアップグレードする
- 高速なGPUは生成時間を劇的に短縮します。.
生成設定の最適化
- 初期草案には低解像度（512×512または768×768）から始め、SwinIRやTopaz Gigapixelなどのツールでアップスケールする。高解像度を直接生成するのではなく。.

AIツールが画像を検出するのにどれくらい時間がかかりますか？

一般的なAI検出ツールは、テクスチャ、パターン、メタデータ、AIアーティファクトをスキャンするため、画像1枚あたり2～10秒を要します。大容量ファイル、複雑なビジュアル、動画フレームではさらに処理が遅くなります。.

トゥルーススキャン, しかし、それは速度と効率のために設計されている：

処理速度の向上： 1枚あたり500ミリ秒未満で画像を分析し、一般的なツールと比較して70～80%の時間削減を実現します。.
リアルタイム検出： 画像、動画、テキストを横断して動作し、ライブワークフローや大規模なメディア検証に実用的です。.
高精度： 画像検出器は99.1%の検出率を達成し、追加テストではAI生成コンテンツの識別精度が96.1%を示した。.
自動化された統合： TruthScanのAPIは、企業が大量のバッチを自動的にスキャンすることを可能にし、コンテンツパイプライン内での即時検証を実現します。.

例

マーケティングチームが500点の製品画像をアップロードする場合、TruthScanなら5分以内に全検証を完了できます。一方、標準ツールでは30～60分を要する可能性があります。.
動画コンテンツについては、, トゥルースキャンリアルタイムでフレームをスキャンできるため、ライブ配信やユーザー生成動画コンテンツのモデレーションに適している。.

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結論

AI画像生成がこれほど速く、簡単になったことはかつてありません。.

今日、画像生成AIにかかる時間は、高品質な芸術作品の場合、1秒未満から約1分まで幅があります。.

処理速度は選択した解像度、ハードウェア、プロンプトの詳細度によって異なりますが、適切な設定であれば複雑なシーンでも数秒で表示されます。.

ほんの数年前までは、これには数分以上かかっていましたが、今ではプロもアマチュアも、アイデアをほぼ瞬時に形にできるのです。.

デジタルメディア、コンテンツ制作、またはマーケティングに携わっていて、画像がAI生成かどうかを知りたい場合は、 TruthScanを使用する.

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